A 6 legjobb előre betanított modell munkához és üzlethez

A hatékony és megbízható mesterséges intelligencia képzésének akadályai jelentősen csökkentek, köszönhetően számos előre betanított modell nyilvános megjelenésének. Az előre képzett modellekkel a független kutatók és a kisebb vállalkozások racionalizálhatják a folyamatokat, növelhetik a termelékenységet, és értékes betekintést nyerhetnek az AI használatával.

Manapság számos előre betanított modell használható és finomhangolható. A konkrét problémától függően érdemes lehet egyik modellt a másik helyett használni. Honnan tudja tehát, hogy melyik előképzett modellt használja?

A döntés megkönnyítése érdekében íme néhány a legnépszerűbb előre betanított modellek közül, amelyek segítségével növelheti munkája és üzleti hatékonyságát.

1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

A BERT egy kódoló transzformátor, amely önfigyelő mechanizmusával forradalmasította a természetes nyelvi feldolgozást (NLP). A hagyományos ismétlődő neurális hálózatokkal (RNN), amelyek egymás után dolgozzák fel a mondatokat, a BERT Az önfigyelem mechanizmus lehetővé teszi a modell számára, hogy a figyelmi pontszámok kiszámításával mérlegelje a szavak fontosságát egy sorozatban közöttük.

A BERT modellek képesek megérteni a szavak sorozatának mélyebb kontextusát. Ez teszi a BERT modelleket ideálissá olyan alkalmazásokhoz, amelyek erőteljes kontextus szerinti beágyazást igényelnek, és erős teljesítmény a különböző NLP-feladatokban, mint például a szövegosztályozás, az elnevezett entitás felismerés és a kérdés válaszolva.

A BERT modellek általában nagyok, és drága hardvert igényelnek a betanításhoz. Tehát, bár sok NLP-alkalmazás számára a legjobbnak tartják, a BERT-modellek képzésének hátulütője az, hogy a folyamat gyakran költséges és időigényes.

2. DistilBERT (desztillált BERT):

Egy BERT-modell finomhangolására vágyik, de nincs pénze vagy ideje? A DistilBERT a BERT desztillált változata, amely megőrzi teljesítményének körülbelül 95%-át, miközben csak feleannyi paramétert használ!

A DistilBERT tanár-diák képzési megközelítést alkalmaz, ahol BERT a tanár és DistilBERT a hallgató. A képzési folyamat magában foglalja a tanár tudásának desztillálását a hallgató számára a DistilBERT képzésével, hogy utánozza a BERT viselkedését és a kimeneti valószínűségeket.

A desztillációs folyamatnak köszönhetően a DistilBERT nem rendelkezik token típusú beágyazással, csökkentett figyelemfelkeltő fejjel és kisebb előrecsatolt rétegekkel rendelkezik. Ez lényegesen kisebb modellméretet eredményez, de feláldoz némi teljesítményt.

Csakúgy, mint a BERT, a DistilBERT is a legjobban használható szövegosztályozásban, elnevezett entitás felismerésben, szöveghasonlóságban és átfogalmazásban, kérdések megválaszolásában és hangulatelemzésben. A DistilBERT használata nem biztos, hogy ugyanolyan szintű pontosságot biztosít, mint a BERT esetében. A DistilBERT használatával azonban sokkal gyorsabban finomhangolhatja modelljét, miközben kevesebbet költ az edzésre.

3. GPT (generatív előképzett transzformátor)

Szüksége van valamire, ami segít tartalmat generálni, javaslatokat adni vagy szöveget összefoglalni? A GPT az OpenAI előre betanított modellje, amely koherens és kontextuálisan releváns szövegeket állít elő.

A BERT-től eltérően, amelyet a kódoló transzformátor architektúrájára terveztek, a GPT dekóder transzformátornak készült. Ez lehetővé teszi, hogy a GPT kiválóan megjósolja a következő szavakat az előző sorozat kontextusa alapján. Az interneten található hatalmas mennyiségű szövegre kiképzett GPT megtanulta a szavak és mondatok közötti mintákat és kapcsolatokat. Ez lehetővé teszi a GPT számára, hogy tudja, mely szavak a legmegfelelőbbek egy adott forgatókönyvben. Népszerű előképzett modell lévén, vannak fejlett eszközök, például az AutoGPT amelyeket munkája és vállalkozása javára fordíthat.

Bár remekül utánozza az emberi nyelvet, a GPT-nek nincs tényalapja a modell betanításához használt adatkészleten kívül. Mivel csak az érdekli, hogy az előző szavak kontextusa alapján értelmes szavakat generál-e, ezért időnként helytelen, kitalált vagy nem tényszerű válaszokat adhat. A GPT finomhangolásával kapcsolatos másik probléma az, hogy az OpenAI csak API-n keresztül engedélyezi a hozzáférést. Tehát akár finomhangolni szeretné a GPT-t, akár csak folytassa a ChatGPT képzését egyéni adataival, akkor fizetnie kell egy API-kulcsért.

4. T5 (szövegről szövegre átviteli transzformátor)

A T5 egy rendkívül sokoldalú NLP-modell, amely egyesíti a kódoló és a dekódoló architektúrát az NLP-feladatok széles skálájának kezelésére. A T5 használható szövegosztályozásra, összegzésre, fordításra, kérdések megválaszolására és hangulatelemzésre.

A kis, alap és nagy modellmérettel rendelkező T5-tel kódoló-dekódoló transzformátor modellt kaphat amely jobban megfelel az Ön igényeinek a teljesítmény, a pontosság, a képzési idő és a költségek tekintetében finomhangolás. A T5 modellek akkor használhatók a legjobban, ha csak egy modellt tud megvalósítani az NLP feladatalkalmazásaihoz. Ha azonban a legjobb NLP-teljesítményre van szüksége, érdemes külön modellt használni a kódolási és dekódolási feladatokhoz.

5. ResNet (maradék neurális hálózat)

Olyan modellt keres, amely képes elvégezni a számítógépes látási feladatokat? A ResNet egy mély tanulási modell, amelyet a Convolutional Neural Network Architecture (CNN) alapján terveztek. ez hasznos számítógépes látási feladatokhoz, például képfelismeréshez, objektumészleléshez és szemantikai feladatokhoz szegmentálás. Mivel a ResNet egy népszerű előre betanított modell, megtalálhatja a finomhangolt modelleket, majd használhatja transzfertanulás a gyorsabb modellképzés érdekében.

A ResNet úgy működik, hogy először megérti a különbséget a bemenet és a kimenet, más néven "maradékok" között. Után A maradékok azonosítása megtörtént, a ResNet arra összpontosít, hogy kitalálja, mi a legvalószínűbb ezek között a bemenetek és kimenetek között. A ResNet nagy adatkészleten való betanításával a modell összetett mintákat és jellemzőket tanult meg, és megértheti, hogy mit Az objektumok általában így néznek ki, így a ResNet kiválóan kitölti a bemeneti és kimeneti elemek közötti kép.

Mivel a ResNet csak a megadott adatkészlet alapján fejleszti a megértését, a túlillesztés problémát jelenthet. Ez azt jelenti, hogy ha egy adott alany adatkészlete nem volt elegendő, a ResNet tévesen azonosíthat egy alanyt. Tehát, ha ResNet-modellt használna, a megbízhatóság érdekében jelentős adatkészlettel kell finomhangolnia a modellt.

6. VGGNet (Visual Geometry Group Network)

A VGGNet egy másik népszerű számítógépes látásmodell, amely könnyebben érthető és megvalósítható, mint a ResNet. Bár kevésbé erős, a VGGNet egyszerűbb megközelítést alkalmaz, mint a ResNet, egységes architektúrát használva, amely kisebb darabokra bontja a képeket, majd fokozatosan megtanulja annak jellemzőit.

Ezzel az egyszerűbb képelemzési módszerrel a VGGNet könnyebben érthető, implementálható és módosítható még a mély tanulás viszonylag új kutatói vagy gyakorlói számára is. Használhatja a VGGNet-et a ResNeten keresztül is, ha korlátozott adatkészlettel és erőforrásokkal rendelkezik, és szeretné finomhangolni a modellt, hogy egy adott területen hatékonyabb legyen.

Számos más előre betanított modell is elérhető

Remélhetőleg most már jobb elképzelése van arról, hogy milyen előre betanított modelleket használhat projektje során. A tárgyalt modellek a saját területükön a legnépszerűbbek. Ne feledje, hogy sok más előre betanított modell is elérhető nyilvánosan a mély tanulási könyvtárakban, például a TensorFlow Hub és a PyTorch.

Ezenkívül nem kell csak egy előre betanított modellhez ragaszkodnia. Amíg van erőforrása és ideje, mindig több előre betanított modellt is megvalósíthat, amelyek előnyösek az alkalmazásában.